Datenvorbereitung
Die Datenvorbereitung ist ein wesentlicher Schritt im Prozess der Datenübernahme. Sie stellt sicher, dass die Daten in einem geeigneten Format und Zustand sind, um erfolgreich in das Zielsystem übertragen zu werden. Hier sind die wichtigsten Schritte und Überlegungen zur Datenvorbereitung:
1. Datenbereinigung und -validierung
Datenbereinigung:
- Datenqualität: Überprüfung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Duplikaten.
- Fehlende Daten: Identifikation und Ergänzung fehlender Datenpunkte.
- Datenformate: Einheitliche Formatierung der Daten, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden.
Beispiel einer Datenbereinigung:
| Datenproblem | Lösung |
|---|---|
| Duplikate | Entfernung doppelter Datensätze |
| Fehlerhafte Einträge | Korrektur von Tippfehlern und Ungenauigkeiten |
| Inkonsistente Formate | Vereinheitlichung von Datumsformaten und anderen Werten |
Datenvalidierung:
- Integritätsprüfungen: Sicherstellen, dass alle Daten den definierten Regeln und Anforderungen entsprechen.
- Referenzielle Integrität: Überprüfung der Beziehungen zwischen Datenpunkten, um sicherzustellen, dass Verweise korrekt sind.
- Grenzwertprüfungen: Überprüfung von Datenwerten auf Einhaltung definierter Grenzwerte.
Beispiel einer Validierungsregel:
| Validierungsregel | Beschreibung |
|---|---|
| Datumsformatprüfung | Sicherstellen, dass alle Datumsfelder das Format „YYYY-MM-DD“ haben |
| Zahlenbereichsprüfung | Überprüfung, dass Alter zwischen 0 und 120 liegt |
| Referentielle Integrität | Sicherstellen, dass alle Fremdschlüssel gültige Verweise haben |
2. Datenkonvertierung und -transformation
Datenkonvertierung:
- Formatkonvertierung: Anpassung der Datenformate an die Anforderungen des Zielsystems.
- Kodierung: Konvertierung von Zeichensätzen und Kodierungen, um Kompatibilität zu gewährleisten.
Beispiel einer Formatkonvertierung:
| Ursprungsformat | Zielsystemformat |
|---|---|
| CSV | SQL-Datenbank |
| JSON | XML |
| Excel | CSV |
Datentransformation:
- Datenaggregation: Zusammenfassen von Datenpunkten, um neue Werte zu erstellen.
- Datenzerlegung: Aufteilung komplexer Datenstrukturen in einfachere Elemente.
- Neuzuordnung: Mapping von Datenfeldern zwischen Quell- und Zielsystemen.
Beispiel einer Datentransformation:
| Ursprungsdaten | Transformierte Daten |
|---|---|
| Vorname, Nachname | Vollständiger Name (Vorname + Nachname) |
| Adresszeile 1, Adresszeile 2 | Adresse (zusammengeführte Adresszeilen) |
| Geburtsdatum | Alter (berechnet aus Geburtsdatum und aktuellem Datum) |
3. Tools und Techniken zur Datenvorbereitung
Tools:
- ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Spezialisierte Software zur Durchführung von Datenextraktion, -transformation und -ladung.
- Beispiele: Talend, Informatica, Apache Nifi
- Skripte und Programme: Eigenentwickelte Skripte zur Durchführung spezifischer Datenbereinigungs- und Konvertierungsaufgaben.
- Beispiele: Python, SQL, PowerShell
Techniken:
- Reguläre Ausdrücke: Verwendung zur Mustererkennung und -ersetzung in Textdaten.
- Automatisierung: Einsatz von Skripten und Tools zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
- Batch-Verarbeitung: Verarbeitung großer Datenmengen in Stapeln, um Effizienz zu erhöhen.
Beispiel eines ETL-Tools:
# Beispiel-Python-Skript zur Datenkonvertierung
import pandas as pd
# Daten aus CSV-Datei laden
data = pd.read_csv('data.csv')
# Daten bereinigen (Duplikate entfernen)
data = data.drop_duplicates()
# Daten transformieren (Spalten umbenennen)
data = data.rename(columns={'first_name': 'Vorname', 'last_name': 'Nachname'})
# Daten ins Zielsystemformat konvertieren und speichern
data.to_sql('zieltabelle', con=database_connection, if_exists='replace')